Chrome-расширение, которое без использования ИИ оценивает, насколько GitHub-репозиторий выглядит сгенерированным ИИ.

Не выдаёт бинарный вердикт «AI / не AI». Считает четыре независимых субскора (README, Commits, Meta, Files) и общий confidence 0–100. На странице репо висит бейдж, клик — раскрывается панель с разбором каждого сработавшего правила.

⚠ Это эвристический детектор. У него будут false positives и false negatives. Это не баг — это часть проекта. См. секцию Что детектор НЕ ловит.

• Snapshot detection. README с git clone https://github.com/<X>/... где <X> ≠ владелец репо означает что этот репо — импорт/snapshot чужого проекта. В таком режиме form-сигналы (polished_oneshot_sdk, vibe_coded_few_commits) подавляются — они описывают чужой труд, а не AI-генерацию текущего юзера. Profile становится ai_polish_only / ai_docs_only если README действительно AI, иначе null. UI показывает в панели заметку с источником.
• Direct vs indirect AI signals разделены. Direct (trailers, scaffold marker, AI committer) → всегда триггерят AI код. Indirect (polished SDK form, vibe-few-commits) → только если не snapshot.

• CI-боты больше не AI. github-actions[bot], dependabot, renovate, mergify, pre-commit-ci, codecov, snyk, semantic-release-bot — явный blacklist. Имя Claude без email с anthropic-доменом тоже не триггерит — у людей бывает такое имя.
• Squash-merge counter-signal. 3 коммита + 50 PRs больше не «vibe-coded». Сигнал гасится ×0.25 при PRs≥20 / commits≤10.
• over_engineered_skeleton починен. Жёсткий age-decay (×0.1 для репо старше 3 лет), универсальные .editorconfig / .gitignore / базовый tsconfig.json убраны из tooling-листа.
• orphan_repo ослаблен. Отсутствие homepage и topics больше не штрафуется. Остался только description.
• polished_oneshot_sdk стал кросс-стек. Python (pyproject.toml, uv.lock, .pre-commit-config.yaml), Rust (Cargo.lock), Go (go.sum), PHP (phpstan.neon), не только JS/TS. Solo-check по именам, игнорирует root/user/admin/ubuntu/builder — типичный artifact Docker/agent окружения, где AI делает initial commit.
• scaffold_initial_message — новое правило: ловит Claude-style многострочный initial commit с разделом "Features:" и bullet-list. Quintessential AI-tell.
• Abandoned vibe — если коммитов ≤10, PRs≤2, stars<10 — age-decay для vibe_coded_few_commits снимается. Заброшенный vibe-codedд проект не превращается в "old human project" со временем.
• hyperbolic_opening расширен. Scope с 600 до 2500 символов, словарь tells'ов вырос: "tired of", "imagine having", "love at first sight", "in just a", "you'll love", "simple yet powerful", "for beginners and"…
• inline_feature_bullets — новое правило: ✅ / 🚀 / ⭐ / 🎯 / 💡 в начале параграфов (не в таблицах). Типичный AI "feature highlight" формат.
• Scaffold-маркер (🤖 Generated with Claude Code в самом старом коммите) даёт raw ≥0.85 даже если потом дописывал человек.
• Trailer threshold снижен до 30% (было 50%) для перевода в ai_code.
• Profile short-circuits расширены: isAiScaffold (massive+vibe или scaffold-msg+massive), saturated vibeFewRaw >= 0.85 (1-2 commits на нетривиальный размер).
• Вердикты переименованы в нейтральные: "AI-документация" вместо "AI README, код человека".
• Валидация на реальных репо через GitHub API: добавлены тесты на django-rusdoc, gha-version-check, boson-php, moonshine, 3D-Kino — все классифицируются корректно.

1. git clone … или скачать архив.
2. Chrome → chrome://extensions/ → включить Developer mode.
3. Load unpacked → выбрать папку проекта.
4. Открыть любую страницу github.com/owner/repo — внизу справа появится бейдж.
5. (Опционально) В popup расширения вставить GitHub PAT — анонимный лимит 60 req/h превратится в 5000.

manifest.json           Manifest V3, host_permissions: api.github.com
src/
├── content/
│   ├── content.js      Парсит URL, инжектит бейдж, реагирует на pjax
│   └── badge.css       Стили бейджа и панели (с dark mode)
├── background/
│   └── service-worker.js   Принимает ANALYZE_REPO, кэширует в session storage
├── lib/
│   ├── github-api.js   Тонкая обёртка над GitHub REST + PAT support
│   ├── scorer.js       Агрегатор: правила → categories → overall
│   └── rules/
│       ├── readme-rules.js   slop-сигналы в README
│       ├── commit-rules.js   forensics по коммитам
│       ├── meta-rules.js     стars/issues/PRs/description
│       └── file-rules.js     surface-файлы (.github, tests, ratio)
└── popup/
    └── popup.html/js/css     Настройка PAT

1. Content script видит https://github.com/owner/repo → шлёт ANALYZE_REPO в SW.
2. SW смотрит chrome.storage.session (TTL 1ч). Хит → возвращает мгновенно.
3. Промах → параллельно тянет GET /repos, /readme, /commits?per_page=30, /pulls, /contents. Доп. запрос — commits/{sha} для stats первого коммита.
4. Собирает контекст, прогоняет через 4 категории правил, агрегирует.
5. Результат отправляется обратно, бейдж обновляется.

Числовой overall 0–100 — это только часть ответа. Реальный ground truth, который интересует пользователя, — «кто писал код». README может быть AI-сгенерирован, а код — рукописным, и наоборот. Поэтому помимо числа scorer выдаёт profile:

«Сильный commit-сигнал» = ai_commit_trailers ≥0.7 OR vibe_coded_few_commits ≥0.7 OR ai_committer ≥0.5 OR massive_initial_commit ≥0.7 OR polished_oneshot_sdk ≥0.85. Слабые сигналы вроде conventional_commits_perfection сознательно исключены — они часто срабатывают на честных human-репо.

Scaffold-маркер (🤖 Generated with Claude Code) в самом старом коммите ≡ ai_commit_trailers raw ≥0.85 — это значит проект бутстрапнут AI-агентом с нуля, даже если потом дописывал человек.

Профильные вердикты приоритетнее числовых, и overall подгоняется под профиль (не меньше 60 для ai_code, не больше 45 для ai_docs_only) — чтобы цвет бейджа и число не противоречили.

Каждое правило — самодостаточный объект:

{
  id: 'emoji_headers',
  weight: 1.0,
  description: 'Эмодзи-заголовки паттерном `## 🚀 Getting Started`',
  score(ctx) { return /* [0..1] */ },
  reason(ctx) { return /* строка для UI */ },
}

Добавить новое правило = дописать объект в массив одного из rules/*.js. Никакой регистрации.

• emoji_headers — эмодзи в начале заголовков (≥5)
• ai_phrase_density — словарь LLM-фраз (EN/RU)
• em_dash_density — плотность em-dash (—)
• perfect_structure — Installation+Usage+Features+Contributing+License+API (терпит emoji-префиксы)
• has_perfect_toc — развёрнутый TOC с anchor-ссылками
• feature_checkmark_table — таблицы фич с ✅/❌
• hyperbolic_opening — «revolutionary», «blazingly fast», «production-ready»
• multi_language_readme ⭐ — 5+ переводов README.{xx}.md (signature AI move)
• excessive_badges — 6+ shields.io badges в шапке
• excessive_collapsibles — 5+ <details><summary> блоков
• ascii_tree_in_readme — ASCII project-tree, особенно с emoji-иконками

• ai_commit_trailers ⭐ — Co-Authored-By: Claude / Cursor / Devin и 🤖 Generated with в теле коммитов. Самый сильный сигнал. Scaffold-маркер в самом старом коммите → AI бутстрапнул проект.
• vibe_coded_few_commits — 1-5 коммитов на проект с заметным объёмом кода. Учитывает age-decay и squash-merge counter-signal: если PRs ≥20 при commits ≤10, сигнал гасится ×0.25 (это нормальный workflow, не vibe).
• ai_committer — commit.author/committer совпадает с AI-агентом: github-copilot[bot], cursor-bot, claude (только с anthropic email!). CI-боты исключены явно (github-actions, dependabot, renovate, mergify, pre-commit-ci, codecov, snyk, semantic-release-bot и др.) — это автоматика, не AI.
• commit_burst — ≥5 коммитов за <24h
• single_author — один автор + молодой репо + размер
• conventional_commits_perfection — 100% conventional-commits = подозрительно (но слабый сигнал, на профиль не влияет)
• massive_initial_commit — >2000 строк в первом коммите

• no_social_activity — звёзды есть, issues и PRs — ноль
• orphan_repo — нет внятного description (homepage и topics убраны — часто отсутствуют у легитимных репо)
• description_marketing_speak — маркетинговые эпитеты в описании

• over_engineered_skeleton — Преждевременный devops/tooling-обвес: dependabot, husky, pre-commit, security policies. Жёсткий age-decay: репо старше 3 лет → сигнал ×0.1, старше года → ×0.35. Универсальные файлы (.editorconfig, .gitignore, базовый tsconfig.json) исключены — их копипастят все.
• tests_created_with_code — tests/ появилась сразу
• doc_to_code_ratio — README больше, чем код
• dist_committed ⭐ — dist/ или build/ закоммичены вместе с src/ и package.json (типичный AI npm-package паттерн)
• polished_oneshot_sdk ⭐ — package manifest + LICENSE + tooling (tsconfig/prettier) + ≤8 коммитов + 1 автор

Эвристика работает на следах, которые AI-агенты оставляют по умолчанию. Современные кодовые агенты этих следов всё чаще не оставляют, особенно если им явно сказать «не вставляй Co-Authored-By». Конкретно детектор бессилен против:

• Агента, которому отключили trailers. git config user.name "real human" + промпт «не добавляй Co-Authored-By» — и сильнейший сигнал исчезает.
• Pretty-prompted кода. Если человек просит «пиши как обычный senior без всяких "comprehensive" и "leverage"» — словарь LLM-фраз промахнётся.
• Squash-merge AI-веток. Если команда squash'ит ветки с AI-коммитами в один без сохранения trailer'ов — следов нет (но polished_oneshot_sdk и форма репо могут сработать).
• AI, которое пишет в живой репо. Зрелый проект, где AI начали использовать недавно, выглядит как human — старые коммиты задают тон, последние 20-30 коммитов с trailers могут не попасть в выборку.
• Code stylometry. Анализа AST/стиля кода нет — слишком тяжело для browser extension. AI-сгенерированный Python, выглядящий как обычный Python, не отловится.

Профильные ярлыки — это гипотеза, не доказательство. Цифра 60+ значит «есть основания подозревать», а не «гарантированно AI». False positives (особенно на старых template-based репо) и false negatives (на чистом agent-output без trailers) — известные ограничения.

Заголовок-кандидаты:

• «Можно ли поймать вайб-кодера без нейросети? Сделал расширение — рассказываю»
• «Археология AI-репозиториев: 18 эвристик без единого LLM»
• «Детектим AI-репо в браузере, потому что детекторы AI на AI — это уже моветон»

Структура:

1. Вступление. Контекст 2026: GitHub завален vibe-coded slop, существующие детекторы — закрытые SaaS или используют те же LLM. Тезис: можно ли чисто эвристически?
2. Прямые конкуренты и почему не подошли. isvibecoded.com, ai-gen-code-search, git-ai-project. У всех минусы: либо закрытый сервис, либо требуют запуска вручную, либо доверяют ML-моделям.
3. Чем сигналить? Разбор четырёх категорий с примерами правил и почему конкретно они работают/не работают.
4. Архитектура в браузере. Manifest V3, content script ↔ service worker ↔ GitHub API. Подводный камень: rate limit без PAT — 60/h, как с ним жить через session cache.
5. Самое интересное: что выпало в продакшене. Прогон на 50–100 репо (часть заведомо AI, часть заведомо human). Метрики, false positives, что они нам говорят. Скриншоты бейджа на конкретных репо (анонимизированно, если кого-то заденет).
6. Что не сработало. Idea graveyard: пытался ловить через стилометрию кода — слишком зависит от языка; ловить через linter conformance — слишком хорошие люди тоже линтят; ловить через console.log плотность.
7. Расширение → public API → AI agents. Развилка из обсуждения с Claude: пока это локальная игрушка, но открытый dataset с скорами по trending repos может органически попадать в выдачу Google и быть полезен AI-агентам с web search. Открытый вопрос аудитории: стоит ли этим заниматься.
8. MIT, ссылка на репо, призыв форкать и добавлять правила.

Точки для скриншотов в статью:

• Бейдж с разным цветом на 3 репо (зелёный/жёлтый/красный)
• Раскрытая панель с breakdown
• Топ-15 false positives с разбором «почему сработало»

• v0.2: правила по package.json/requirements.txt (типичные LLM-выборки версий)
• v0.2: учитывать AI-related topics на репо как ground truth для тюнинга весов
• v0.3: экспорт результата в JSON, чтобы публиковать как dataset
• v0.4: option «отправлять анонимные результаты в публичный pool» — это уже шаг к idea про доступность для AI агентов

Smoke-тест на синтетических контекстах, эмулирующих собранные руками кейсы (большинство — из обсуждения статьи). Запуск: node test-smoke.mjs. Покрытие:

MIT.